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基于信号处理的传统音频降噪算法对于 Stationary Noise（平稳噪声）有比较好的降噪效果。但是对于 stationary Noise（非平稳噪声），特别是 Transient Noise（突发噪声）降噪效果较差，而且有些方法对于语音也有较大的损伤。随着深度学习在 CV（Computer Vision）上的广泛应用，基于神经网络的音频降噪算法大量涌现，这些算法很好的弥补了传统算法对于 stationary Noise 降噪效果不好的问题，在 Transient Noise 上也有较大的提升。
但是，基于神经网络的音频降噪在计算复杂度上存在挑战。虽然我们生活中的终端设备的计算能力在不断提升，比如个人笔记本、手机等，但是大模型的深度学习算法，很难在绝大部分设备（特别是不含 GPU 的设备）上运行。目前也有一些开源的、基于神经网络的低开销降噪算法[1，2，3]，能够在大部分终端设备上达到实时运行的标准。但是这些算法的运算量对于 RTC（实时通信）的 SDK 依然太大，其原因是 SDK 中包含了大量算法，每个子算法的开销都必须严格把控，才能保证整个 SDK 的运算开销在一个合理范围，并且能够在大部分终端设备上运行。
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声音传感器各种输入参数术语
●声能
在介质中由于声波存在而具有的能量。一般以声功率W和声功率级Lw表示。声功率是声源在单位时间内发射出的总能量，用W表示，单位是W（瓦）。W=
式中，S-包围声源的封闭面积（m2）；In-声强在面积元dS法线方向上的分量（W/m2）
在自由场，当声波是球面辐射时，W=I球·4πr2
式中，I球-半径为r的半球面的平均声强。若声源在开阔空间的地面上，声波只向半球面辐射时，W=I球·2πr2
式中，I半球-半径为r的半球面的平均声强。
声功率的定义为Lw=10 lg（w/w0）
式中，W-声功率（W）；W0-基准声功率，取为10-12W。
如果声源的尺寸远小于声波的波长，壁挂吊麦厂家，则该声源可视为点声源。此时，声波将呈球面波的形式，较均匀地向各个方向辐射。多数情况下，声源附近的声波可近似看作球面波
对球面波
Lw=10lg（I球4πr2/w0）=Lp 20lgr 11（dB）
对半球面波
Lw=Lp 20 Ig r 8（dB）
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高保真监控拾音器——广州思正电子股份有限公司，是目前音频解决方案供应商。
由于监i听监视器的迅速发展，如今已在许多方面得到应用，壁挂吊麦定制，并带动了监i听行业的快速发展，下面我们就通过监i听线路图来简单了解监视器监i听。
监测采集装置的主要作用是把现场的声音信号转化成电信号传送到放大器放大。声学监测系统是声学监测系统的前端设备，其优劣将直接影响监测系统的声音质量。以下介绍一种在工程实践中广泛使用的一种简单实用的监控拾音电路。它的结构不同于一般的放大电路，这种电路通过结构上的设计，减小了拾音器与级负载的连线长度，青岛壁挂吊麦，连线上分布电容的大小以及负载输入阻抗对拾音器质量的影响。经过精心设计，壁挂吊麦价格，该电路具有噪声小、声音质量好、功耗低、稳定性好等优点。
结构及工作原理：整个电路由电源电路和主电路组成，主电路由话筒输入电路、电压放大电路、电流放大电路和滤波电路组成。功率电路中的主电路部分提供了“洁净”的工作电源。采用三端集成稳压器78LO9对输入电源电压进行稳压， CI、C2滤波电源。LEDI和R1组成电源指示电路。
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